Performance 递归的计算复杂性

我在实验室里有这样的程序

int fun( int n )
{
    if (n==0) return 0;
    else return fun(n-1) +1;
} 

教授说函数是O（2^n）。 我不明白为什么，每次我数O我就得到O（n）

有人能解释给我听吗

int fun( int n )
{
    if (n==0) return 0; //1 operation for the base case
    else return fun(n-1) +1; //n-1 operation in total
} 

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我们可以向后看，假设您现在在基本情况下，您将执行一个

返回0是O（1），然后向上一级返回0+1也是O（1）。你打算回来几次？答案很简单，n次，所以n*1=n=>O（n）。如果你想说得准确一点，你每次重复都要做一次比较，一次加法，一次返回，所以总共是3*n-1，仍然是O（n）
是O（n）…你的教授错了LOL…顺便说一句，哪所大学？现在，有一个简单的方法来验证谁是对的，对于像这样的简单问题，你可以将一些数字细分，然后计算运算的#，O（2^n）意味着它总是大于c*2^n。在本例中，c不能小于1，因此，如果你在10中细分，你可以看到它显然不是这样的。caseWell“像这样”可能是危险的。你用递归方法解决了什么问题？（当然，在这个方法中，你是对的，它是O（n））@libik这样说我的意思是有些东西很容易计数。我怀疑你的教授认为这个密码解决了河内塔。显然不是。它解决了“不必要地从n计数到零”的问题。